在Transformer架构中,自注意力模块包含四个核心的权重矩阵:查询(W_q)、键(W_k)、值(W_v)和输出(W_o),而多层感知机(MLP)模块包含另外两个矩阵。在LoRA的应用中,研究者将自注意力模块中的W_q、W_k和W_v矩阵看作是单独的、维度为d_model×d_model的矩阵进行处理,尽管在实际的Transformer模型中这些矩阵的...
我们的简单线性设计允许我们在部署时将可训练矩阵与冻结权重合并,与完全微调的模型相比,不会引入推理延迟。 LoRA与许多先前的方法正交,并且可以与其中许多方法相结合,如prefix-tuning。我们在附录E中提供了一个示例。 术语和约定 在本文中,我们经常提到Transformer架构,并使用其维度的常规术语。我们将Transformer层的输入...
比较现有的Dropout方法:论文对现有的几种专为Transformer设计的Dropout方法(DropKey、DropAttention和HiddenCut)进行了数学和实证比较,揭示了它们在LoRA场景下的表现和偏好。 提出统一框架:基于比较分析,论文提出了一个统一框架,用于全面研究Dropout方法。这个框架基于三个关键维度:丢弃位置、结构模式和补偿措施。通过这个框架...
In the Transformer architecture, there are four weight matrices in the self-attention module (Wq, Wk, Wv, Wo) and two in the MLP module. We limit our study toonly adapting the attention weightsfor downstream tasks and freeze the MLP modules. We leave the empirical investigation of adapting t...
不仅如此,APU 790还内置了首款硬件级生成式AI引擎,带来又快又安全的边缘AI计算,深度适配Transformer模型进行算子加速,处理速度是上一代的8倍,AI生成图片快到只需要1秒。 为了将亿级参数AI大语言模型“塞”进手机,联发科开发了混合精度INT4 量化技术,结合其特有的内存硬件压缩技术(NeuroPilot Compression),可以把原本占...
该工作首次提出将 LoRA 类型的 PEFT 方法和 MoE 框架进行结合,实现了 MoV(IA的 MOE)版本和 MoLORA(LORA 的 MOE)版本,发现 MoV 的性能在相等的可训练参数量设定下优于原始的 LORA,非常接近全参数微调。回顾下IA的适配模块设计,即在 Transformer 的 K、V 和 FFN 的第一个全连接层的输出,各自点乘上一个可训...
不仅如此,APU 790还内置了首款硬件级生成式AI引擎,带来又快又安全的边缘AI计算,深度适配Transformer模型进行算子加速,处理速度是上一代的8倍,AI生成图片快到只需要1秒。 为了将亿级参数AI大语言模型“塞”进手机,联发科开发了混合精度INT4 量化技术,结合其特有的内存硬件压缩技术(NeuroPilot Compression),可以把原本占...
在训练过程中，Lora模型结合了不同的大型语言模型，如BERT（双向编码器表示Transformer）和GPT（生成式预训练模型），以充分利用它们在语言处理任务上的优势。同时，Lora模型还将来自海量工单数据、机器人对话数据、非结构化文档等安全脱敏数据纳入训练，以提高模型的泛化能力和实际应用效果。通过Lora模型，企业员工可以轻松...
• 我们简单的线性设计使我们能够在部署时将可训练矩阵与冻结权重合并,与完全微调的模型相比,通过构建,不会引入推理延迟。 • LoRA与许多先前的方法正交,并且可以与其中许多方法相结合,例如prefix-tuning。我们在附录E中提供了一个例子。 术语和惯例 我们经常引用Transformer架构,并使用传统的术语来描述其尺寸。我们...
SSMs与Transformer注意机制的集成 结合Mamba和Transformer方法的优点 Jamba模型剖析 多模态注意力和状态空间集成 跨模态嵌入对齐 8、KANs KANs vs MLPs Kolmogorov-Arnold representation theorem 基础架构 Convolutional KANs (CKANs) 训练KANs 实践:从零实现KANs ...